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                  首頁  ?  財經(jīng)  ?  經(jīng)濟(jì)觀察

                  報告顯示:人工智能迎來跨越式發(fā)展 相關(guān)崗位平均薪資水平提升

                  2023-11-07 11:09:00

                  來源:人民網(wǎng) 原創(chuàng)稿

                  人民網(wǎng)北京11月7日電 (記者喬雪峰)2023年,全球各地對于生成式人工智能的關(guān)注迅速上升,大模型技術(shù)也為人工智能帶來了跨越式發(fā)展。

                  互聯(lián)網(wǎng)、芯片制造、游戲開發(fā)、新能源汽車以及智能終端等眾多行業(yè),都在不斷加大對人工智能人才的招聘力度。

                  清華大學(xué)深研院創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師呂昕蔚表示,AI時代是下一個堪比“互聯(lián)網(wǎng)20年”的機遇,絕大部分人會因為科技的進(jìn)步而受益?!爸灰銊?chuàng)造的價值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于公司支付的成本,你就不會被替代?!?/p>

                  近日,脈脈高聘人才智庫發(fā)布《2023泛人工智能人才洞察》(以下簡稱《洞察》)?!抖床臁凤@示,2023年1-8月,人工智能新發(fā)崗位量已與2022年全年持平。隨著新發(fā)崗位數(shù)增加,人工智能人才供不應(yīng)求的情況進(jìn)一步增加。2022年人工智能行業(yè)人才供需比為0.63,2023年1-8月下探至0.39,相當(dāng)于5個崗位爭奪2個人才。純互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成為人工智能新發(fā)崗位量最高的行業(yè),占比為20.78%。

                  數(shù)據(jù)顯示,在緊缺度最高的10個崗位中,智能駕駛系統(tǒng)工程師憑借0.38的人才供需比位居首位。2023年,大模型的火爆讓生成式人工智能研究員崗位需求大幅增長,也躋身進(jìn)入緊缺度TOP10崗位。

                  從具體崗位來看,作為人工智能的核心,算法在很大程度上決定了智能化程度的高低,算法工程師則決定了人工智能企業(yè)發(fā)展的上限。在人工智能的熱招崗位中,算法崗的需求依然旺盛。

                  其中,算法工程師新發(fā)崗位量遙遙領(lǐng)先,占比達(dá)到46.45%,自然語言處理新發(fā)崗位量占比達(dá)到11.04%,位列熱招崗位第二,算法研究員(5.36%)位居第5。隨著人工智能技術(shù)在智能駕駛、機器人制造等領(lǐng)域的應(yīng)用,圖像識別/計算機視覺(6.68%)、智能駕駛系統(tǒng)工程師(5.27%)崗位也在熱招。

                  受供需關(guān)系影響,近兩年新發(fā)人工智能崗位平均薪資水平也顯著提升。從平均薪資來看,2022年人工智能新發(fā)崗位平均薪資為43817元,2023年前8個月,這一數(shù)字上漲到46518元,提升6.16%。

                  數(shù)據(jù)還顯示,多個行業(yè)參與對AI人才的爭奪。其中,2023年1-8月,純互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)成為新發(fā)人工智能相關(guān)崗位量最高的行業(yè),占比為20.78%。其次是新生活服務(wù)(7.99%)、游戲(7.78%)、電商零售(7.59%)、新金融科技(5.98%)等帶有強互聯(lián)網(wǎng)屬性的行業(yè)。

                  從城市角度看,人工智能人才高度集中在一線城市。北上深杭廣新發(fā)崗位量占全國88%。其中北京新發(fā)人工智能崗位占比達(dá)36.46%,位居全國首位,其次是上海,占比26.80%。

                  人工智能領(lǐng)域在招聘中,對人才要求是經(jīng)驗豐富且學(xué)歷高。2023年1-8月,新發(fā)布的人工智能崗位中,有42.19%的崗位要求具有5年以上的經(jīng)驗。而高達(dá)95.88%的崗位要求應(yīng)聘者擁有本科及以上學(xué)歷,其中,要求碩士或博士及以上學(xué)歷的崗位占比達(dá)到了44.17%。

                  呂昕蔚指出,重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)化工作,人類比不過機器。但獨立思考的能力、好奇心、同理心等意識都是現(xiàn)在的大語言模型所不具備的,也是職場人努力提高的方向。

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